举一例子说明基于关系数据库的星型和雪片模式，将其中的各个事实表和维表规范成关系，并用SQL语句解释可能的查询

星型模式和雪花模式是数据仓库中两种常见的数据模型。其中，星型模式是将一个事实表和多个维度表组成一个星型结构，维度表与事实表之间是一对多的关系；而雪花模式则是在星型模式的基础上，将维度表进一步规范化，形成多个细节表和多个维度表之间的关系。

以下是一个基于关系数据库的星型和雪花模式的例子，假设有一个销售数据仓库，包含销售事实表和产品、时间和地理位置三个维度表。具体表结构如下：

1. 销售事实表（sales_fact_table）包含以下字段：
- sales_key：销售事实表的主键
- product_key：产品维度表的外键
- time_key：时间维度表的外键
- location_key：地理位置维度表的外键
- sales_amount：销售金额

2. 产品维度表（product_dim_table）包含以下字段：
- product_key：产品维度表的主键
- product_name：产品名称
- product_category：产品类别
- product_subcategory：产品子类别

3. 时间维度表（time_dim_table）包含以下字段：
- time_key：时间维度表的主键
- date：日期
- year：年份
- quarter：季度
- month：月份

4. 地理位置维度表（location_dim_table）包含以下字段：
- location_key：地理位置维度表的主键
- city：城市
- province：省份
- country：国家

基于上述表结构，可以将星型模式和雪花模式分别建模如下：

1. 星型模式：

在星型模式中，销售事实表是中心表，与产品、时间和地理位置三个维度表之间是一对多的关系。相关的SQL查询语句如下：

- 查询某个产品在某个时间段内的销售金额：

SELECT SUM(sales_amount) FROM sales_fact_table
JOIN product_dim_table ON sales_fact_table.product_key = product_dim_table.product_key
JOIN time_dim_table ON sales_fact_table.time_key = time_dim_table.time_key
WHERE product_name = 'product_name' AND date BETWEEN 'start_date' AND 'end_date';

- 查询某个省份的销售总金额：

SELECT SUM(sales_amount) FROM sales_fact_table
JOIN location_dim_table ON sales_fact_table.location_key = location_dim_table.location_key
WHERE province = 'province_name';

2. 雪花模式：

在雪花模式中，维度表进一步规范化，形成多个细节表和多个维度表之间的关系。相关的SQL查询语句如下：

- 查询某个产品在某个时间段内的销售金额：

SELECT SUM(sales_amount) FROM sales_fact_table
JOIN product_dim_table ON sales_fact_table.product_key = product_dim_table.product_key
JOIN time_dim_table ON sales_fact_table.time_key = time_dim_table.time_key
WHERE product_name = 'product_name' AND date BETWEEN 'start_date' AND 'end_date';

- 查询某个省份的销售总金额：

SELECT SUM(sales_amount) FROM sales_fact_table
JOIN location_dim_table ON sales_fact_table.location_key = location_dim_table.location_key
WHERE province = 'province_name';

上述查询语句中，需要根据实际情况进行参数的替换，以得到正确的查询结果。